¿Sería posible que un algoritmo de Inteligencia Artificial (IA) pueda resolver la incómoda pregunta empresarial de cómo crecer de manera rentable en esta complicada situación de pandemia? ¿Podría un software decirme en qué grupo de clientes me debo enfocar y proponer la lista de productos que debo ofrecerles? ¿puede un sistema predecir con certeza el precio óptimo que el consumidor esté dispuesto a pagar por un bien o un servicio? ¿Podría un algoritmo ayudar a “modular” nuestros mensajes publicitarios, haciéndolos más atractivos para nuestro público objetivo? La respuesta a todas estas interrogantes es un rotundo sí, por lo que un framework que nos ayude a desarrollar acciones de márketing con esta calidad de predictibilidad, haría que las decisiones gerenciales tengan niveles de precisión que no se han visto antes.
A esta intersección entre la trituración de datos, el profundo análisis de información recopilada por las transacciones empresariales y el desarrollo de estrategias comerciales, se le conoce como marketing intelligence y en situaciones como la que enfrentamos se convierte en una herramienta vital para gestionar de manera eficiente los recursos con los que cuentan las empresas. Por ejemplo, si consideras tu pipeline de lanzamientos del año, un sistema que aprende todos los días sobre las preferencias de demanda de tus consumidores y que, adicionalmente es capaz de cruzarlas con una cantidad ingente de información pública disponible, tendría la respuesta para determinar el momento correcto de cada lanzamiento, el segmento correcto al cual dirigirlo, además del precio y la forma correctos de entregar los productos. Adicionalmente, la inteligencia artificial (IA) ha avanzado dramáticamente respecto a la combinación óptima de canales de distribución, que por un lado maximizan la rentabilidad de la empresa y por otro, facilitan el acceso a los consumidores que adquieren los productos, proponiendo el balance óptimo a la hora de entregar la propuesta de valor.
Normalmente cuando pensamos en IA hacemos asociaciones directas con el uso de robots que automatizan procesos operativos y que nos responden con un lenguaje casi natural. Sin embargo, las aplicaciones empresariales son inagotables y dentro de lo que preocupa a un gerente en nuestros países, podría mencionarse que utilizando IA hoy, es relativamente fácil predecir comportamientos de mercado, hacer forecast y pricing para maximizar la rentabilidad o las ventas, sugerir pedidos perfectos, determinar el churn de clientes, optimizar los recursos de producción, los costos logísticos, analizar los patrones de interacción de consumidores a través de ingeniería de redes, e incluso ayudar en el manejo de una crisis de reputación corporativa analizando toda la interacción que pueden tener los diversos segmentos de stakeholders respecto a la información que comparten, comentan o recomiendan.
Adicionalmente al incremento en la velocidad de procesamiento de las grandes cantidades de datos y el análisis a través de algoritmos cada vez más sofisticados, la evolución de la IA también ha venido por el lado del acceso a este tipo de servicios, los cuales estuvieron reservados para empresas que invirtiesen un presupuesto importante en la adopción de esta tecnología, así como en la búsqueda y capacitación de talento humano, normalmente escaso. Sin embargo, debido a la rapidez en el acceso de información, la proliferación de plataformas enfocadas en data science y la migración de modelos de negocio de empresas que ofertan estos servicios (enfoque de producto en lugar de enfoque de consultoría), se ha vuelto relativamente sencillo asegurar una implementación exitosa que permita monitorear resultados durante largos periodos de tiempo, en lugar de tener una foto del momento en el que se realizó el análisis.
Uno de los temas relevantes es que los ejemplos mencionados son aplicaciones reales de empresas latinoamericanas que ya están implementando estrategias de marketing intelligence con resultados auspiciosos en sectores como el automotriz, consumo masivo, retail y banca. El reto que tenemos como empresarios y gerentes en 2021 es utilizar herramientas con una ecuación de valor muy alta en beneficio/costo que nos ayuden a tomar decisiones “quirúrgicas” en un año donde un error podría poner en juego la sostenibilidad de nuestras empresas
